19 сентября 2024 г.
Узнайте, как превратить визуальные данные компьютерного зрения в значимые аналитические данные для бизнеса. Узнайте, как связать изображения и данные для принятия более эффективных решений.
Компьютерное зрение - это подобласть искусственного интеллекта (ИИ), которая позволяет машинам интерпретировать визуальные данные и принимать на их основе решения. Когда демонстрируется приложение компьютерного зрения, оно обычно включает в себя различные визуальные выходные данные, такие как изображения или видео, аннотированные с помощью ограничивающих рамок или масок сегментации для выделения интересующих объектов. Хотя эти визуальные эффекты впечатляют, они не всегда дают четкое представление о том, какие практически применимые аналитические данные они могут предоставить.
Возьмем, к примеру, розничный магазин. Модель компьютерного зрения, например Ultralytics YOLOv8 можно использовать для создания тепловой карты, показывающей, где покупатели проводят большую часть своего времени. Визуализация может выглядеть как цветная карта, указывающая на места, где покупатели чаще всего ходят или задерживаются. Однако реальная польза от такой визуализации заключается в том, что она позволяет выявить недостаточно эффективные секции магазина. Ритейлеры могут использовать эту информацию для изменения расположения товаров, оптимизации пространства на полках или корректировки рекламных дисплеев, чтобы повысить вовлеченность покупателей и увеличить продажи.
Фактическая ценность компьютерного зрения заключается в преобразовании этих визуальных выходных данных в значимые аналитические данные для бизнеса, которые могут непосредственно улучшить и оптимизировать операции для стимулирования роста и повышения эффективности. В этой статье мы рассмотрим, что компьютерное зрение может предложить бизнесу, и как оно может реально повлиять на его деятельность. Мы также обсудим стратегии, позволяющие выйти за рамки визуальных выходных данных и использовать практически применимые аналитические данные, которые приводят к реальным результатам. Давайте начнем!
Давайте начнем с понимания разницы между визуализациями и аналитикой. В компьютерном зрении визуализации, такие как ограничивающие рамки и тепловые карты, важны для понимания выходных данных модели. Эти визуальные выходные данные служат ступенькой, чтобы проиллюстрировать, что компьютерное зрение может и чего не может делать. Аналитика, однако, выходит за рамки этих визуальных данных и предлагает ценную информацию, которая может быть использована для принятия обоснованных решений, улучшения процессов или более глубокого понимания закономерностей. Она превращает необработанные визуальные данные в значимые выводы, которые помогают выявить тенденции, прогнозировать результаты или оптимизировать стратегии.
Например, система мониторинга тренировок с помощью компьютерного зрения может использовать оценку позы и такие модели, как YOLOv8 для track движений тела путем определения ключевых точек, таких как суставы и конечности. Визуальные результаты, такие как анимированные скелеты, показывающие, как двигается человек, могут быть интересны для просмотра. Однако реальную ценность представляют количественные данные, которые можно получить, например, количество выполненных отжиманий или приседаний, продолжительность каждого упражнения, последовательность повторений и качество формы, поддерживаемой на протяжении всего занятия.
Тренеры могут использовать эти данные для анализа формы упражнений своих клиентов, выявления неправильных движений, которые могут привести к травме, track результатов с течением времени и понимания тренировочных привычек. Эти данные помогают тренерам давать более качественную обратную связь, разрабатывать более эффективные планы тренировок и помогать клиентам достигать своих фитнес-целей более безопасно и эффективно.
По мере развития технологий компании всегда ищут способы оставаться впереди конкурентов, и компьютерное зрение - отличный способ сделать это. Внедряя аналитические данные, полученные с помощью компьютерного зрения, в свои существующие рабочие процессы, они могут увидеть реальные, измеримые результаты.
Эти аналитические данные могут предоставить ценную информацию в различных областях бизнеса, таких как:
Например, в нефтегазовой промышленности для обнаружения пожаров или утечек газа из печей традиционно использовался ручной контроль или базовые системы датчиков. Этим методам часто не хватает скорости и точности, необходимых для раннего обнаружения потенциальной опасности. Компьютерное зрение может улучшить этот процесс, используя камеры и модели обнаружения объектов, такие как YOLOv8 , для непрерывного мониторинга печей и быстрого обнаружения таких проблем, как необычное пламя, избыток дыма или утечка газа.
Визуальный результат этого приложения может отображаться в виде ограничивающих рамок на изображениях, выделяющих области, где обнаружен пожар. Однако реальная выгода заключается в преобразовании этих визуальных подсказок в практически применимые аналитические данные. Эти данные могут помочь точно определить причину пожара, спрогнозировать проблемы с оборудованием и спланировать техническое обслуживание для предотвращения будущих проблем. Используя эти аналитические данные, промышленные компании могут быстро реагировать на потенциальные пожары, избегать дорогостоящего ущерба, сокращать время простоя, а также повышать безопасность и эффективность.
Визуальные выходные данные обученной модели можно преобразовать в аналитические данные, которые систематизируются в панели мониторинга и базы данных для более глубокого анализа. В частности, панели мониторинга могут помочь владельцам бизнеса получить четкое представление о показателях производительности, выявлять аномалии и поддерживать принятие решений на основе данных в реальном времени.
Например, при мониторинге дорожного движения модель компьютерного зрения, подобная YOLOv8 , может быть использована для анализа видеозаписей, сделанных в реальном времени, чтобы detect и track различных транспортных средств, таких как автомобили, микроавтобусы и автобусы, на дороге. Визуализация на выходе может показывать маркированные автомобили и track количество автомобилей, въезжающих и выезжающих из определенных зон. Эта информация также может быть отображена на приборной панели, которая обеспечивает разбивку количества автомобилей по зонам и рассчитывает такие ключевые показатели, как общее количество автомобилей и средняя скорость.
Эти аналитические данные помогают группам управления дорожным движением понимать транспортный поток, выявлять точки скопления транспорта, прогнозировать пробки и регулировать сигналы светофора или маршруты для обеспечения бесперебойного движения. Преобразуя визуальные данные в практически применимые аналитические данные, эта система помогает городским планировщикам принимать разумные решения для улучшения транспортного потока и уменьшения проблем на дороге.
Теперь, когда мы обсудили влияние практически применимых аналитических данных компьютерного зрения на бизнес, давайте рассмотрим стратегии преодоления разрыва между визуализацией данных и бизнес-аналитикой. При разработке решений на основе ИИ эти соображения жизненно важны, поскольку они помогают выйти за рамки простых задач компьютерного зрения и понять контекст и взаимосвязи в данных. Углубленный анализ позволяет создавать аналитические данные, которые являются более значимыми и более релевантными для потребностей бизнеса.
Для начала необходимо улучшить коммуникацию между разработчиками ИИ и руководителями бизнеса. Разработчики ИИ могут проводить открытые обсуждения с заинтересованными сторонами бизнеса, чтобы понять их цели, задачи и то, чего они надеются достичь. Думая с точки зрения владельца бизнеса, легче определить, как компьютерное зрение может напрямую решать конкретные проблемы. Вместо разработки общих решений разработчики могут сосредоточиться на создании приложений компьютерного зрения, которые решают реальные бизнес-задачи.
Например, в рассмотренном ранее сценарии с нефтегазовой отраслью прямой разговор с заинтересованной стороной бизнеса может помочь разработчику понять конкретные потребности, такие как отправка оповещений на основе размера и серьезности обнаруженного пожара. Знание этих деталей помогает разработчикам настраивать решение для приоритизации критических оповещений, обеспечивая более быстрое время реагирования и снижение рисков, что повышает безопасность и эффективность.
После установления четкой коммуникации следующим шагом является сосредоточение внимания на качестве и обработке данных. Разработчики могут убедиться, что данные, используемые для обучения и анализа, являются чистыми, согласованными и релевантными потребностям клиента. Оптимизация обработки данных может помочь сократить задержки и предоставить точные и своевременные аналитические данные. Кроме того, интеграция систем компьютерного зрения с существующими бизнес-инструментами может улучшить принятие решений и позволить предприятиям быстро реагировать на важные аналитические данные.
Вот еще несколько факторов, которые следует учитывать:
В то время как визуальные выходные данные, такие как ограничивающие рамки и маски, демонстрируют возможности компьютерного зрения, предприятиям требуется нечто большее, чем просто визуальные представления; им нужны практически применимые аналитические данные, которые могут стимулировать принятие решений и операционные улучшения. Понимая бизнес-цели и применяя компьютерное зрение для решения реальных проблем, разработчики могут предоставлять аналитические данные, которые улучшают операции, повышают качество обслуживания клиентов и сокращают затраты.
Чтобы преодолеть разрыв между визуализацией и практическими выводами, разработчики должны четко общаться с заинтересованными сторонами, использовать высококачественные данные и улучшать обработку данных. Эти шаги помогают предприятиям максимально эффективно использовать технологии компьютерного зрения, превращая идеи в реальные преимущества.
Давайте учиться и исследовать вместе! Посмотрите наш репозиторий на GitHub, чтобы увидеть наш вклад в развитие ИИ, и не забудьте присоединиться к нашему сообществу. Узнайте, как мы меняем такие отрасли, как производство и здравоохранение, с помощью передовых технологий ИИ.
